CVPR2019图像配准文献整理.zip

《CVPR2019图像配准文献整理》是一份包含多篇在计算机视觉顶级会议CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）2019年发表的图像配准研究论文的压缩包。图像配准是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及图像间的几何对应关系寻找，广泛应用于医学影像分析、三维重建、遥感图像处理等多个领域。 我们来看Le等人提出的《Semidefinite-Based Randomized Approach for Robust Point Cloud Registration Without CVPR 2019》。这篇论文探讨了无闭环的点云注册问题，利用半定规划（SDR）的方法来提高注册的稳健性。他们提出了一种随机化算法，能够有效地处理噪声和异常值，优化了传统方法的计算效率和鲁棒性。 接下来，Shen等人在《Networks for Joint Affine and Non-Parametric Image Registration CVPR 2019》中探讨了联合仿射和非参数图像配准的深度学习网络。他们的方法结合了仿射变换的全局一致性和非参数变换的灵活性，通过神经网络实现端到端的学习，提高了配准的精度。 Aoki等人在《PointNetLK: Robust & Efficient Point Cloud Registration Using PointNet》中引入了PointNetLK算法，该算法基于PointNet的特征表示，结合Lucas-Kanade（LK）光流估计方法，实现了点云的高效且鲁棒的配准。PointNetLK既利用了深度学习的强大表征能力，又保持了LK算法的实时性能。 Niethammer等人的《Metric Learning for Image Registration CVPR 2019》则聚焦于图像配准的度量学习。他们提出了一种新的学习框架，用于优化配准损失函数，以更好地捕捉图像之间的相似性，从而提高配准的质量。 Gao等人在《FilterReg: Robust and Efficient Probabilistic Point-Set Registration Using Gaussian Filter CVPR 2019》中，提出了一种基于高斯滤波的点集注册方法，FilterReg，它能够处理噪声和不完全数据，提供概率性的配准结果，增强了配准的稳定性和可靠性。 Liao等人在《Multiview 2D3D Rigid Registration via a Point-Of-Interest Network for Tracking CVPR 2019》中，设计了一个基于兴趣点网络的多视图2D3D刚体注册方法，用于跟踪目标物体。这种方法通过学习兴趣点的特征，提高了多视图配准的准确性和实时性。 Deng等人在《3D Local Features for Direct Pairwise Registration CVPR 2019》中，研究了直接双目配准中的3D局部特征。他们提出了一种新的局部特征描述符，增强了特征匹配的准确性，从而改进了点云配准的效果。 这些论文展示了CVPR2019年在图像配准领域的前沿进展，涵盖了点云配准、深度学习驱动的配准网络、度量学习以及多视图注册等多种方法，为未来的研究提供了丰富的理论基础和技术参考。